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出版者:

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页数:399

译者:

出版时间:2009-5

价格:48.00元

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isbn号码:9787113098841

丛书系列:

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• 计算机
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深入浅出：现代商业数据分析与可视化实战指南 一本面向新时代数据工作者的必备工具书 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策的核心资产。无论您是市场营销人员、财务分析师、运营主管，还是希望提升个人职场竞争力的职场新秀，掌握高效的数据处理、分析与呈现能力都是成功的关键。本书《深入浅出：现代商业数据分析与可视化实战指南》并非聚焦于某一特定软件版本的操作技巧，而是致力于为您构建一个全面、系统、实用的现代数据工作流程思维框架，让您从容应对日益复杂的数据挑战。 本书涵盖的范围远超传统软件层面的操作指南，它着重于数据思维的建立、分析方法的选择与应用，以及如何利用前沿工具将分析结果转化为清晰、有说服力的商业洞察。 --- 第一部分：数据思维与基础奠基 (The Foundation of Data Literacy) 本部分旨在帮助读者建立正确的数据观，理解数据在现代商业环境中的角色与价值。 第一章：商业决策中的数据角色重塑 理解从“经验驱动”到“数据驱动”的转型必要性。 数据、信息、知识、智慧（DIKW）金字塔模型在商业场景中的应用。 识别和定义清晰的商业问题，确保数据分析有的放矢。 案例分析： 某零售企业如何通过分析顾客流失数据，成功挽留高价值客户。 第二章：数据采集、清洗与预处理的艺术 数据质量决定分析上限。本章将重点讲解如何系统性地处理“脏数据”。 数据源的多元化探索： 结构化、半结构化及非结构化数据的初步接触。 高效数据清洗技术： 缺失值（Nulls）的处理策略（插补法、删除法对比）、异常值（Outliers）的检测与修正。 数据转换与标准化： 为什么需要规范化和标准化？不同业务场景下的转换函数应用。 数据关联与合并的逻辑： 理解主键、外键关系，掌握复杂数据集的有效整合技巧。 第三章：统计学基础在商业分析中的应用 无需成为统计学家，但必须掌握实用的统计工具箱。 描述性统计量（均值、中位数、众数、方差）的实际意义。 概率分布的直观理解：正态分布与偏态分布在业绩预测中的作用。 假设检验的入门：A/B 测试背后的科学逻辑与如何得出有效结论。 避免统计陷阱： 相关性不等于因果关系——经典误区解析。 --- 第二部分：核心分析技术与进阶建模 (Core Analytical Techniques & Modeling) 本部分将深入探讨如何使用现代分析工具链来解决实际的商业难题。 第四章：多维数据分析与透视思维 超越简单的求和与计数，实现对业务深度的探索。 OLAP（在线分析处理）的思维模型： 切片 (Slice)、切块 (Dice)、钻取 (Drill Down) 的实际操作逻辑。 构建动态交叉分析表： 如何快速从海量数据中发现隐藏的模式和趋势。 时间序列分析基础： 识别季节性、趋势性与周期性波动，为库存管理和产能规划提供依据。 第五章：高级计算与业务逻辑的实现 掌握超越基础公式的强大计算能力，实现复杂的业务指标计算。 面向对象的计算思维： 结合上下文（Context）进行精确计算，如同比、环比分析的精确表达。 指标体系的构建： 从战略目标到执行指标的层层分解（如 OKR、KPI 体系设计）。 参数化分析与敏感性测试： 如何设计灵活的模型，以便快速调整关键变量以模拟不同市场环境。 第六章：预测建模的实用入口 本章聚焦于使用可及的工具进行初步的预测分析，为战略制定提供前瞻性支持。 回归分析的商业应用： 建立简单的线性模型预测销售额或成本。 非线性关系的初步探索： 理解何时需要更复杂的模型。 模型结果的业务解读： 如何向非技术背景的管理者解释预测的置信区间和局限性。 --- 第三部分：数据可视化与洞察传达 (Visualization & Insight Communication) 再好的分析，如果不能被理解，价值也无从体现。本部分关注如何有效“讲故事”。 第七章：可视化设计的黄金法则 从“图表堆砌”到“信息聚焦”的转变。 选择正确的图表类型： 比较、构成、分布、关系四种目标对应的最佳图表选择指南。 认知负荷最小化原则： 移除冗余的“图表垃圾”（Chart Junk），提升信息传递效率。 色彩心理学在商业图表中的应用： 如何利用色彩引导观众的注意力并强化情绪反应。 第八章：交互式仪表板（Dashboard）的构建艺术 创建用户友好的、能够支持实时决策的监控中心。 仪表板的布局设计： Z 字形阅读路径与信息层级的重要性。 提升交互性： 如何设计有效的筛选器（Filters）和导航元素，使用户能够自主探索数据。 移动端适配与性能优化： 确保关键洞察在任何设备上都能快速加载和有效展示。 第九章：数据叙事：将分析转化为行动 数据报告的终极目标是促成行动。 叙事结构（Narrative Structure）： 设定背景、展示发现、提出建议。 避免数据呈现的偏见： 如何诚实、客观地展示分析结果，避免断章取义。 面向不同受众的沟通策略： 对高层管理者、业务执行者和技术团队的定制化沟通技巧。 --- 结语：持续学习与数据工具的演进 本书的价值在于方法论的构建，而非特定软件界面的固化。我们强调，随着技术的迭代，数据分析的工具箱会不断更新（如商业智能平台、编程语言库等），但数据清洗、逻辑构建、统计判断和有效沟通的核心能力将永不过时。本书为您打下的坚实基础，将确保您能快速适应未来任何新兴的分析技术和平台。掌握本书内容，您将不再是数据的搬运工，而是商业决策的有力引擎。

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